from langchain_huggingface import HuggingFaceEmbeddings
from langchain_chroma import Chroma # TODO plus tard, ramplacer par PG Vector
import sys
from pathlib import Path

# Permet de garder ChromaDB en mémoire.
# Cette classe est un Singleton, il n'y en aura qu'une seule et unique instance à tout moment
# https://refactoring.guru/design-patterns/singleton
class VectorDatabase:
    instance = None

    def __new__(cls): # Selon https://www.geeksforgeeks.org/python/singleton-pattern-in-python-a-complete-guide/
        if cls.instance is None:
            cls.instance = super().__new__(cls)
            # J'initialise les attributs à None ici, permet de tester si la classe a déjà été init une première fois ou non
            cls.instance.__embeddings = None
            cls.instance.__chroma = None
        return cls.instance

    def __init__(self):
        if self.__embeddings is not None: return

        base_dir:str = Path(sys.argv[0]).resolve().parent.as_posix() # Récupérer le chemin vers le point d'entrée du programme
        bdd_path:str = base_dir + "/chroma_db/"

        self.__embeddings = HuggingFaceEmbeddings(model_name="jinaai/jina-embeddings-v3", model_kwargs={"trust_remote_code": True})
        self.__chroma = Chroma(
            persist_directory=bdd_path,
            embedding_function=self.__embeddings
        )

    def getChroma(self)->Chroma:
        return self.__chroma

    def getEmbeddings(self)->'Embeddings Hugging Face':
        return self.__embeddings

if __name__ == "__main__":

    test1 = VectorDatabase()
    print('TEST 1 INIT')
    test2 = VectorDatabase()

    print(test1 is test2)
    assert test1 is test2